GATM P341L突变小鼠肾脏皮质表达谱数据

数据涉及GATM-FS相关机制研究,涵盖杂合与纯合Gatm P341L小鼠的肾脏皮质样本,可用于探索GATM突变导致的低磷血症、AGAT蛋白降低及肌酸合成减少等分子特征,支持内分泌与代谢疾病领域的差异表达与分类分析(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL3429010090
GSE349219: GATM P341L mutant mice Kidney Cortex

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GATM P341L突变小鼠肾脏皮质表达谱数据

GATM P341L mutant mice Kidney Cortex

该数据集来自NCBI GEO,标题为GATM P341L mutant mice Kidney Cortex,包含1个文件(GSE349219_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对携带GATM P341L突变的小鼠肾脏皮质进行表达谱分析。数据涉及GATM-FS相关机制研究,涵盖杂合与纯合Gatm P341L小鼠的肾脏皮质样本,可用于探索GATM突变导致的低磷血症、AGAT蛋白降低及肌酸合成减少等分子特征,支持内分泌与代谢疾病领域的差异表达与分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):一种罕见的Fanconi综合征、低磷血症和慢性肾脏病由GATM的杂合突变引起(GATM-FS)。GATM编码L-精氨酸:甘氨酸脒基转移酶(AGAT),这是一种肌酸合成所需的酶。为了研究GATM-FS的疾病机制,我们构建了一种携带患者中发现的GATM P341L突变的新小鼠模型。与人类不同,Gatm P341L突变杂合小鼠不会发生肾脏疾病;然而,纯合Gatm P341L小鼠(GatmP341L/P341L)具有低磷血症。它们的肾脏近端小管细胞中AGAT蛋白也非常低,导致胍基乙酸和肌酸的合成减少。与人类一样,通过给GatmP341L/P341L小鼠补充肌酸可以使血清磷正常化。在机制上,我们发现GatmP341L/P341L小鼠中持续的肌酸缺乏导致胰岛素样生长因子水平降低

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL34290、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE349219

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE349219

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

一种罕见的范可尼综合征、低磷血症和慢性肾脏病由GATM基因的杂合突变引起(GATM-FS)。GATM编码L-精氨酸:甘氨酸脒基转移酶(AGAT),这是肌酸合成所必需的酶。为研究GATM-FS的疾病机制,我们构建了一种携带患者中发现的GATM P341L突变的新型小鼠模型。与人类不同,Gatm P341L突变杂合子小鼠不会发生肾脏疾病;然而,Gatm P341L纯合子小鼠(GatmP341L/P341L)存在低磷血症。其肾脏近端小管细胞中AGAT蛋白水平极低,导致胍基乙酸和肌酸合成减少。与人类相似,通过给GatmP341L/P341L小鼠补充肌酸可使血清磷恢复正常。在机制上,我们发现GatmP341L/P341L小鼠持续的肌酸缺乏导致胰岛素样生长因子I(IGF-1)水平降低和Klotho表达增加,从而引起磷酸盐重吸收减少以及骨化三醇水平不适当正常或偏低。

我们还在肾脏中发现了与营养耗竭适应最为一致的代谢变化,包括自噬通量升高以及转录因子叉头框O(FOXO)的异常激活,后者已知可增强自噬和Klotho表达。我们的结果表明,P341L Gatm突变严重降低小鼠体内的肌酸合成,进而通过Klotho的异常增加导致磷酸盐稳态失调。我们提出,在营养缺乏的情况下,肌酸补充可用于纠正低磷血症。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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